学習ロードマップ — 📘 新人（実務1〜2年 / クラウド or ML 初心者）— 12週

想定：プログラミングはできるが ML 経験は浅い、または ML 経験はあるが GCP は初めて。 1日あたり 1〜2時間、週末に 3〜4時間 の合計 週10時間程度 を想定した12週プラン。

📅 週次プラン

🌱 Phase 0：環境構築（Week 0）

• Google Cloud アカウント作成、無料枠（$300）有効化
• プロジェクト作成、課金アラート設定（$50/月など）
• gcloud CLI のインストールと gcloud init
• BigQuery / Cloud Storage / Agent Platform (Vertex AI) を 有効化のみ
• 試験要項.md、シラバス詳細.md を通読
• 受験日を 12週後 に仮決め

📘 Phase 1：ML/MLOps 基礎（Week 1〜2）

• Week 1：ML の基礎
  • 教師あり / 教師なし / 強化学習 の違い
  • 分類 / 回帰 / クラスタリング / 異常検知 の典型ユースケース
  • 評価メトリクス：accuracy / precision / recall / F1 / AUC / RMSE / MAE
  • 過学習・汎化・正則化・交差検証
  • アウトプット：用語集 を 200% 読み、わからない用語をノート化
• Week 2：MLOps と Agent Platform の地図
  • MLOps の3レベル（手動 / CI/CD / CI/CD/CT）
  • Agent Platform の主要機能の役割（Workbench / Pipelines / Inference / Feature Store / Model Registry / Model Monitoring / Experiments）
  • 用語の旧名/新名対応表（試験要項.md §8）を音読
  • ハンズオン：Vertex AI Quickstart を1本やる

🧩 Phase 2：セクション攻略（Week 3〜9）

各週の進め方：

1. 該当セクションの 02_学習資料/0X_*/README.md で全体像
2. 01_基礎.md を熟読
3. 02_応用.md を読み、対応するサービスを Cloud Console / gcloud で触る（1機能 = 15分でOK）
4. 03_要点と暗記.md の意思決定ツリーを暗記
5. 03_問題集/sectionX_問題集.md を解く（80%取れなければ §1〜3 に戻る）

🎯 Phase 3：演習と弱点補強（Week 10）

• 全6セクションの問題集を 2周目 （誤答だけ）
• 5セクション別の正答率を集計し、最も低いセクションを徹底再学習
• 用語集を音読 3周
• Cloud Skills Boost: ML Engineer Learning Path の Quest を最低2つ

🏁 Phase 4：模試と直前対策（Week 11〜12）

• Week 11
  • 模擬試験1 を 本番形式（2時間 / メモなし） で実施 → 弱点を再学習
  • 公式サンプル問題を解く
• Week 12
  • 模擬試験2 を実施 → 弱点を再学習
  • 用語集を全周復習
  • 試験前日：シラバス詳細.md と要点と暗記.md の見出しだけ通し読み

🎁 新人向けのコツ

• 手を動かす量 が最大の武器。1機能 15分でも触ると記憶定着が桁違い
• 無料枠と費用感：Agent Platform カスタム訓練は GPU を使うと数百円〜数千円かかる。終わったら必ず Endpoint を アンデプロイ する
• わからない用語はすぐ用語集 で確認、自分の言葉でノート化
• 動画で全体像を掴むのも有効。Cloud OnAir 認定試験ウェビナー を週1で視聴
• 焦らず、まず シラバスの全体マップ を頭に入れることを優先。木より森を見ること

✅ 12週後のチェックポイント

• 6セクションすべての問題集で 80% 以上
• 模擬試験 1・2 で 70% 以上
• 用語集をほぼ即答できる
• BigQuery ML / Agent Platform Workbench / Endpoint デプロイを実際にやったことがある
• 4つのドリフトをすべて説明できる
• 試験予約済み・本人確認書類が手元にある